老年肺癌与肺结核X线片形态模式识别分析及应用

中国老年学杂志 2000年第1期第20卷 论著

作者：金维澍　王溯　王薇

单位：金维澍(哈尔滨医科大学附属第二医院胸外科，哈尔滨　150086)；王溯(北京市宣武区回民医院)；王薇(佳木斯大学医学院第一附属医院)

关键词：肺癌；肺结核；形态数据；模式；识别；分类器

　　摘　要　目的　准确诊断中老年肺癌与肺结核。方法　以50例中老年肺癌和肺结核X线片的8项形态数据为指标，在计算机上进行模式识别分析并建立肺癌和肺结核的分类器。结果　肺癌和肺结核在分类图中各居一处，二者之间有明显分界。结论　X线片的8项形态数据的模式识别为中老年肺癌和肺结核诊断提供了一种准确并简便易行的方法。

　　肺癌的早期X线形态与许多良性肿瘤不易鉴别，往往延误早期诊断的时间^〔1〕。早期诊断中尤为重要的是肺癌与肺结核的鉴别诊断^〔2〕，二者均常见，二者误诊率较高，X线所见是二者诊断的重要依据。以往传统定性描述存在着很大程度的主观性，为提高二者鉴别诊断的准确性，本研究引入计算机的模式识别^〔3〕分析肺癌和肺结核球的X线片形态特征，试图建立二类线性映照分类器，为肺癌和肺结核的临床诊断和鉴别诊断提出一种新的客观的准确的方法。

　　1　材料与方法

　　1.1　材料　随机抽取我院自1990～1995年经手术及病理证实的原发性肺癌和肺结核各25例，年龄50～75岁，平均59.72岁。肺癌组25例，其中腺癌14例，鳞癌8例，腺鳞癌3例，肺结核25例。

　　1.2　X线片图像处理　将肺癌和肺结核X线片经摄像机输入微机，用北京仁和电子技术有限公司的IMA-3200图像处理系统，测出病灶的面积、周长和平均灰度、长轴、短轴，然后推导出形状因子(NF＝病灶周长²/4π×病灶面积)，病灶形状指数(NCI＝病灶周长/病灶面积)，病灶轴长(NAR＝病灶长径/病灶短径)。

　　1.3　形态数据的模式识别分析　将所得的8项形态数据输入微机，用模式识别进行判别分析。

　　模式识别由设计和实现两个过程组成。设计是用一定数量的已知样本进行分类器的设计；实现是指用所设计的分类器对未知样本进行分类决策。本步骤就是以50例形态数据对肺癌和肺结核进行分类器设计。

　　2　结果与讨论

　　2.1　肺癌和肺结核8项形态计量参数　见表1～表3。

　　2.2　二类线性映照分类图　见图1、图2。

　　本文应用的模式是指用计算机的方法来实现人的模式识别能力，实现人对肺癌和肺结核X线片图像的分析、描述、判断和识别。在图1中，肺癌(1)和肺结核球(2)分别处于图中两处，其间有明显分界。用留一法^〔4〕对其预报能力的评估结果为84%。这些结果说明X线片的8项形态学参数可以做为中老年肺癌与肺结核球的鉴别诊断的重要依据。

　　模式识别的临床应用：模式识别差别分类的意义在于用已知样本作为训练所得的分类图形(图1)可做为分类器。以后可以直接应用这一分类器，去识别未知样本。如：一患者X线片上测得的8项形态指标分别是：面积：525.00 mm²；周长：98.5 mm；长轴：27.00 mm；短轴：26.50 mm；灰度率：184%；NF：1.33；NCI：4.08；NAR：1.23。作为未知样本(用X表示)经过模式识别分析，在分类映照图中，处于第1类样本堆中，易知属于第1类，即肺癌(见图2)。

图1　肺癌(1)和结核(2)二类线性映照分类图

图2　肺癌(1)和肺结核(2)二类线性映照分类图，

　　X为未知样本

表1　病灶周长和面积(±s)

表2　病灶长轴和短轴(±s)

表3　病灶灰度和形态因子(±s)

　　在以后的应用中，所建立的分类器不断地接受新的样本，新的病例资料，可以不断修改判别模型，以提高分类效果和分类质量。

　　肺癌与肺结核的X线片8项形态参数的模式识别结果说明，此方法为肺癌和肺结核的诊断及鉴别诊断提供了一种准确、简便易行的手段，有重要的临床应用价值。作者简介：金维澍，52岁，男，主任医师

　　参考文献

　　1，邢祖林.肺癌研究的若干进展.中华结核和呼吸杂志，1992；15(3)：132

　　2，宋兆祺.肺部X线检查与充气肺标本病理检查对比观察——肺癌X线诊断探讨.实用放射学杂志，1991；7(2)：68

　　3，边肇祺.模式识别.北京：清华大学出版社，1987：1

　　4，陈念贻，许志宏，刘洪林.计算化学及其应用.上海：上海科学技术出版社，1989：7

收稿日期：1998-11-15

修回日期：1999-06-01